ANALISIS SENTIMEN FIGUR BAKAL CALON PRESIDEN INDONESIA 2019 DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Herwasto, Suharyo (2018) ANALISIS SENTIMEN FIGUR BAKAL CALON PRESIDEN INDONESIA 2019 DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

	Text Cover.pdf Download (537kB)
	Text Abstrak.pdf Download (67kB)
	Text Daftar Isi.pdf Download (95kB)
	Text Publikasi.pdf Download (74kB)
	Text Bab I.pdf Download (127kB)
	Text Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (232kB)
	Text Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (565kB)
	Text Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (552kB)
	Text Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (108kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (122kB)
	Text Lampiran.pdf Download (338kB)

Abstract

Pada tahun politik 2018 akan saling bermunculan tokoh-tokoh yang digaungkan untuk menjadi calon Presiden Indonesia 2019. Proses pengenalan tokoh tersebut umumnya kini menggunakan media sosial, sehingga akan muncul opini-opini dari pengguna media sosial. Opini yang muncul tidak hanya mengandung polaritas positif dan negatif, namun juga mengandung kalimat subjektif dan objektif. Dengan menggunakan algoritma machine learning, yakni Support Vector Machine, dilakukan analisis sentimen. Hasil dari analisis sentimen ini lebih maksimal menggunakan kernel Linear dengan nilai C=0.01 didapatkan nilai rata-rata akurasi 67%, presisi 64.3%, recall 68.67%, f-measure 66% untuk polaritas sentimen, sedangkan untuk subjektivitas sentimen rata-rata akurasi 67%, presisi 81.67%, recall 65.67%, f-measure 71.67%. Kata Kunci : analisis sentimen, support vector machines, figur bakal calon Presiden Indonesia 2019

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 5 UNISSULA
Date Deposited:	19 Nov 2019 06:49
Last Modified:	19 Nov 2019 06:49
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/13495

Actions (login required)

View Item